AI数据中心竞争正从单颗芯片性能，延伸至高速互连、先进封装与机柜系统集成能力。 IC设计大厂联发科（2454）今（30）日在在线法说会宣布，持续深化与辉达（NVIDIA，美股代号NVDA）的合作，通过NVLink Fusion平台协助客户将客制化XPU集成至NVIDIA高速互连生态系，同时支持UALink架构，并加速448G SerDes、3.5D先进封装与共封装光学（CPO）等关键技术开发。 联发科首席执行官蔡力行指出，公司正将业务范畴从芯片设计延伸至系统与机柜级解决方案，协助大型数据中心客户降低开发复杂度，缩短产品上市时程。

随着大型云端服务供应商持续扩建AI数据中心，单一AI加速器的运算能力虽然重要，但如何让大量运算芯片有效协同运作，已成为影响整体性能与成本的关键。 除了芯片本身的运算效率，数据传输带宽、互连延迟、内存访问及系统功耗，都将直接影响AI基础建设的运作表现。 对联发科而言，切入数据中心ASIC市场，也代表竞争能力必须从过去的系统单芯片设计，进一步扩展至芯片互连、先进封装与整机系统集成。 NVLink Fusion与UALink双线布局！

从芯片延伸至AI机柜 蔡力行表示，联发科正通过与NVIDIA在NVLink Fusion平台上的合作，协助客户将自行设计的客制化XPU连接至NVLink高速互连生态系，让不同类型的运算芯片更容易集成至AI系统。 对大型云端业者而言，这意味着客户不必完全从零开始开发高速互连架构，而是能在既有技术平台上导入客制化处理器，降低系统集成的技术门槛。 在法说会问答中，摩根大通分析师特别询问NVLink Fusion的合作模式，以及这项技术能为客户带来哪些实际效益。 蔡力行说明，联发科与NVIDIA合作的方向，是创建更容易让客户导入自身芯片的系统架构，使不同类型的XPU或CPU能够集成至机柜中，进而加快产品开发与商业化时程。

这也反映联发科希望提供的不只是单颗ASIC，而是协助客户将客制化芯片转化为完整AI运算系统的集成能力。 除了NVLink Fusion，联发科也支持采用UALink的以太网路机柜架构，借此因应不同客户对AI系统架构的需求。 相较于将产品限定在单一互连技术，联发科选择同时布局不同技术生态系，让客户可以根据运算需求与既有基础建设选择适合的方案。 管理层透露，目前正与数家潜在客户讨论相关合作机会，但尚未揭露具体客户身分、产品规格及出货时程。 448G SerDes、3.5D封装与CPO！ 突破AI数据传输瓶颈 除了AI机柜系统集成，联发科也将高速互连与先进封装列为下一代ASIC的重要技术布局。

蔡力行指出，公司目前持续推进448G SerDes、3.5D先进封装及CPO共封装光学等技术，因应AI加速器在数据传输速度、内存带宽与能源效率方面不断提高的要求。 其中，SerDes是串行器与解串行器（Serializer/Deserializer）的缩写，负责高速数据传输过程中的信号转换，随着AI芯片运算能力提升，传输速率、信号完整性与功耗控制也日益重要。 在法人问答中，摩根士丹利分析师询问，448G SerDes未来将导入既有主要客户的第三代ASIC，或是应用于其他新客户项目。 蔡力行回应，联发科将优先满足现有客户需求，同时持续推进相关技术的测试与验证，并强化互通性，以便未来支持更广泛的客户群。

他强调，公司在高速接口技术方面累积多年经验，对448G SerDes的开发进度具有信心，预期不会成为产品开发时程的主要瓶颈。 另一方面，随着AI加速器朝多晶粒集成发展，先进封装已成为影响产品性能与量产能力的重要环节。 联发科布局3.5D先进封装，目的在于因应更复杂的芯片集成需求；CPO则朝光通信组件与运算或交换芯片更紧密集成的方向发展，以改善高速数据传输面临的带宽与能源效率挑战。 不过，联发科目前主要公布相关技术开发进展，尚未揭露CPO产品的具体量产时程。

蔡力行在回应法人对先进封装、内存与高速互连技术竞争的提问时指出，开发高端AI加速器不能只依赖单一技术，真正重要的是将多项先进技术集成成具有量产能力、可扩充且符合客户性能与成本需求的产品。 对联发科而言，未来的竞争不只是芯片设计能力，也包括如何协调先进制程、封装及全球供应链，确保大型ASIC项目能够顺利从开发进入量产。 NVIDIA、Alphabet参与39亿美元可转债！ 强化AI供应链合作 随着数据中心ASIC逐步进入大量出货阶段，联发科也通过资本市场强化未来业务扩张所需的资金与供应链资源。

蔡力行表示，公司第三季完成39亿美元海外可转换公司债发行，其中NVIDIA与Google母公司Alphabet（美股代号GOOGL、GOOG）均参与认购。 这项安排不仅深化联发科与AI基础建设生态系重要伙伴的合作关系，也有助于强化取得关键零组件产能的能力。 对大型AI ASIC项目而言，能否取得足够的先进制程、封装与关键零组件产能，往往直接影响产品交付时程与营收认列速度。 联发科首款AI加速器已于9月开始小量出货，预期第四季营收达25亿美元，2027年更将挑战160亿美元。 随着出货规模扩大，联发科除了必须确保芯片设计与系统性能符合客户需求，也需要持续协调供应链资源，降低产能不足对成长的限制。

不过，NVIDIA与Alphabet参与可转债认购，并不等同于联发科取得新的ASIC订单，两者仍须分开看待。 从产业角度而言，这项资本安排的意义在于，联发科与AI基础建设主要业者的合作，已从技术开发延伸至资金与供应链层面，进一步强化公司参与大型数据中心芯片市场的能力。 合作延伸AI PC！ N1X上市、第二代SoC开发启动 联发科与NVIDIA的合作并未局限于数据中心，双方也持续将相关技术延伸至设备端AI运算市场。

蔡力行指出，搭载N1X芯片、集成NVIDIA GPU与联发科SoC技术的RTX Spark AI PC，已于10月中旬通过主要PC品牌合作伙伴正式上市，主打设备端代理式AI（Agentic AI）运算能力，让用户能在本地端运行更多AI工作，不必完全依赖云端服务器。 随着生成式AI逐渐从文本问答发展至能够运行多步骤任务的AI代理，终端设备也需要更强的运算性能与内存资源，使AI PC成为半导体业者积极布局的新市场。 联发科表示，双方目前已展开第二代SoC开发，将持续深化长期合作。

此外，联发科旗舰天玑9500也已导入三星最新Galaxy Tab S12系列AI平板，这是三星AI平板连续第三代采用联发科旗舰SoC，显示联发科持续扩大高端智能设备市场布局。 从AI PC、智能设备到数据中心ASIC，联发科正尝试将既有的系统单芯片设计能力，延伸至不同规模的AI运算市场。 尤其随着数据中心ASIC业务快速放量，公司与NVIDIA在高速互连、系统集成及终端设备方面的合作，也形成从边缘运算到云端基础建设的多层次布局。 然而，从芯片供应商走向AI系统与机柜级解决方案提供者，仍必须跨越先进封装、不同运算架构兼容性、供应链协调与大量制造等门槛。

联发科虽然已在首款ASIC量产及第二代产品开发取得进展，但未来448G SerDes、CPO与NVLink Fusion等技术能否顺利转化为更多客户订单，将是观察其AI基础建设布局能否持续扩大的重要指针。